Cientistas da Universidade do Sul da Califórnia (USC) desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de prever a propagação de incêndios florestais em tempo real, combinando dados de satélite com simulações baseadas em física. O sistema, apresentado em artigo publicado na revista Remote Sensing, promete dar às equipes de combate a incêndios uma visão aérea do que está acontecendo em qualquer instante, permitindo decisões mais rápidas e precisas.
Como funciona o modelo
O projeto, liderado pelo professor Assad Oberai e pelo doutorando Bryan Shaddy, utiliza dados do satélite VIIRS — que detecta assinaturas de calor com alta resolução espacial — combinados com imagens do satélite geoestacionário GOES, que oferece atualizações mais frequentes. A combinação permite reduzir a incerteza sobre quando e onde um incêndio começou, informação crucial para prever seu caminho.
“Devido às mudanças climáticas, estamos vendo incêndios cada vez mais intensos — aqueles que queimam muito rápido e com muita intensidade”, disse Oberai, que foi evacuado de sua casa durante o incêndio Eaton em janeiro de 2025, um dos mais destrutivos da história do sul da Califórnia.
Deep learning contra chamas
O modelo também incorpora dados de terreno, como a inclinação do solo — é bem reconhecido que o fogo se propaga mais rápido em encostas. Diferente de modelos anteriores que dependiam de cenários genéricos, este foi treinado em simulações de incêndios reais, capturando a variabilidade de clima, vegetação e topografia que governa o comportamento real das chamas.
Pesquisadores da Universidade em Buffalo também vêm trabalhando nessa área. Um estudo publicado na revista Natural Hazards comparou cinco modelos de deep learning e encontrou que o ConvLSTM com atenção apresentou melhor desempenho na previsão de propagação, usando dados de 221 incêndios no Havaí entre 2012 e 2023.
Aplicações práticas no Brasil
No Brasil, o uso de IA para monitoramento de incêndios já ganha terreno. O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) utiliza dados de satélites para monitorar focos de calor na Amazônia e no Cerrado. A integração de modelos de IA pode aumentar a antecedência de alertas, permitindo que equipes desloquem recursos antes que incêndios se alastrem.
De acordo com o Serviço Florestal dos EUA, pesquisadores da agência também vêm utilizando IA para melhorar operações antes, durante e após incêndios, processando grandes volumes de dados que seriam inviáveis para análise humana.
Um campo em rápida evolução
O Google também desenvolveu ferramentas de IA para rastreamento e alerta de incêndios florestais, fornecendo previsões às comunidades afetadas e autoridades de combate. O modelo LightningCast, usado pelo Serviço Meteorológico Nacional dos EUA desde 2021, processa mais de 6.600 imagens diárias de dois satélites GOES para prever tempestades em áreas de incêndio.
Segundo o cientista Mike Pavolonis, do NOAA, “a IA é a automação de tarefas intelectuais normalmente realizadas por humanos. Enquanto especialistas humanos se destacam em extrair informações de imagens de satélite, eles só podem analisar uma fração mínima dos dados ambientais disponíveis”.
Com estações de incêndio no oeste dos EUA previstas para serem mais longas e severas, a corrida para converter dados em modelos de próxima geração é uma corrida contra o tempo. Para Oberai e Shaddy, que cresceram em áreas afetadas por fumaça de incêndios, a perspectiva de fornecer ferramentas de apoio a bombeiros e gestores de emergência é uma fonte de esperança.